La Data Visualisation : pourquoi l’utiliser dans votre entreprise
Dans le monde du Big Data, les outils et technologies de data visualisation sont indispensables pour analyser de grandes quantités d’informations. Elle permet de prendre des décisions basées sur les données plus facilement.
Qu’est-ce que la Data Visualisation ?
La Data Visualisation est une forme de communication visuelle qui présente des informations denses et complexes sous forme d’image ou de graphique. Elle vise à faciliter la comparaison des données de faible volume à des ensembles de données énormes et multifactoriels. Cela permet aux décideurs de comprendre des concepts difficiles et de mieux absorber de nouveaux modèles grâce aux visuels résultants.
Une bonne Data Visualisation repose sur trois piliers : elle doit être précise, utile et évolutive. Ce concept est intégré à la gamme de nos services de Data Science axée sur le design.On l’appelle aussi “storytelling” ou “data storytelling”.
“ Alors pourquoi ont-ils préféré l’appeler Data Visualisation ? ” – vous devez vous demander.
Pour 3 raisons :
- Le storytelling est une tendance plus importante qui concerne les données et le design, ce qui n’est pas exactement l’objet du sujet.
- Le storytelling est à la fois la construction du processus et le résultat du processus, cela inclut beaucoup de d’aller-retour. Entrer dans un sujet périphérique, en sortir, puis y revenir serait déroutant.
- La Data Visualisation représente mieux la combinaison d’éléments que nous utilisons, dans ce cas, pour créer le storytelling.
Ce que nous entendons par là, c’est qu’elle se compose de :
data – les entrées
design – la forme
storytelling – le résultat
Il y a alors deux possibilités pour aborder un sujet de Data Visualisation :
1) Un mélange entre l’interface utilisateur, l’expérience et le storytelling. Chaque histoire que vous racontez vise à améliorer la compréhension d’un sujet particulier. Que ce soit par une meilleure structure ou un impact visuel.
2) Cobiner le Design avec la Data Science & Data Analytics
Cela permet aux personnes profanes en matière de données (toutes celles qui ne sont ni scientifique ni Data Engineer) d’avoir accès aux informations cruciales d’une organisation, et ainsi pouvoir prendre des décisions basées sur les données. Le principe est le même mais le contexte est différent.
Les données racontent des histoires mais le design les illustre
De nombreuses personnes ont besoin de se baser sur les données lorsqu’elles prennent des décisions commerciales stratégiques. Mais, souvent, ces informations sont réparties sur des dizaines de feuilles de calcul.
Risquer des décisions inexactes parce que les données ne sont pas dans un format pratique est une erreur qui ne peut plus être tolérée. C’est pourquoi les data scientists et les designers se sont réunis pour réfléchir à des méthodes graphiques permettant de représenter ces informations de manière plus claire et intuitive.
Important : cela ne s’applique pas à n’importe quel graphique, et ce n’est pas n’importe qui qui peut les réaliser. Vous aurez besoin d’un professionnel pour vous aider avec la représentation qui convient le mieux à votre objectif (c’est pourquoi vous investissez dans une culture axée sur les données).
Comment utiliser la Data Visualisation ?
Le moyen le plus efficace consiste à représenter les données sur un graphique.
Découvrez quelques exemples classiques du meilleur type de représentation à des fins différentes.
BAR-CHART
On utilise un Bar-Chart pour comparer les catégories — l’un des axes est la valeur et l’autre est la catégorie elle-même. Pour une analyse plus poussée, vous pouvez utiliser des barres groupées ou empilées.
PIE CHART
Les Pie Charts, ou diagrammes circulaires, sont les meilleurs graphiques pour montrer les parties d’un tout. L’utilisation de graphiques à barres ici nécessiterait beaucoup d’attention aux détails de l’avis. Et l’idée est de simplifier la prise de décision, non ?
SCATTER PLOT
Le Scatter Plot, ou nuage de points, est le meilleur format pour montrer la relation entre deux variables continues, chacune avec son axe individuel.
STACKED LINE CHART
Les Stacked Line Charts, ou graphique en barre empilées, permettent d’analyser l’évolution d’un indicateur dans le temps. Idéal pour observer les tendances tant que le délai est le même.
CARTES DE SYMBOLES PROPORTIONNELS
Parfait pour observer l’ampleur des nombres totaux. Il n’est pas conseillé de représenter les taux — les petites différences ne sont pas si faciles à visualiser.
Une solution visuelle qui s’adresse à tous
L’analyse des données est un élément fondamental de la compréhension de toute entreprise. Mais pour faire évoluer la culture analytique – et mettre fin aux « conjectures » sur les questions stratégiques – vous devez rendre les informations sur les données accessibles à tous.
Une visualisation plus intuitive et simple rend la prise de décision plus efficace, réduit les erreurs et permet à un plus grand nombre de personnes de comprendre la valeur que les données peuvent générer pour l’entreprise.
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